Автор: Денис Аветисян
Вместо споров о возможности машинного анализа качественных данных, статья предлагает сосредоточиться на исследовании того, как гибридные системы человек-машина могут приблизить нас к полноценному качественному исследованию и каковы их ограничения.
Статья рассматривает перспективы использования больших языковых моделей в качественном анализе данных, переосмысливая дебаты, начатые с теста Тьюринга.
Несмотря на активные дискуссии о возможностях искусственного интеллекта, вопрос о применении больших языковых моделей (LLM) в качественном анализе данных остаётся спорным. В статье «Can machines perform a qualitative data analysis? Reading the debate with Alan Turing» предпринята попытка переосмыслить существующую критику, рассматривая не сам метод, а эмпирическое исследование возможностей искусственной системы. Основной аргумент заключается в том, что необходимо сместить фокус с вопроса о том, могут ли машины проводить качественный анализ, на исследование того, как гибридная система человек-машина может аппроксимировать исследовательский процесс и каковы ее ограничения. Не приведет ли такой подход к новым критериям оценки качества анализа, отличным от традиционных, ориентированных на человеческого исследователя?
Иллюзии и Реальность: Автоматизированный Анализ Качественных Данных
Анализ качественных данных играет фундаментальную роль в постижении сложных явлений, будь то социальные процессы, психологические состояния или культурные особенности. Однако, традиционные методы, предполагающие ручное кодирование и интерпретацию текстов, интервью и наблюдений, отнимают значительное время и ресурсы. Более того, неизбежно присутствует субъективность исследователя, которая может исказить полученные результаты и повлиять на выводы. Эта предвзятость, даже при строгом следовании методологии, является постоянным вызовом для обеспечения объективности и достоверности качественных исследований, подчеркивая необходимость поиска более эффективных и надежных подходов к анализу.
Применение больших языковых моделей (LLM) к анализу качественных данных открывает перспективы значительного ускорения процесса, традиционно требующего значительных временных затрат и подверженного субъективности исследователя. Однако, автоматизированная интерпретация вызывает обоснованные опасения относительно достоверности и глубины полученных результатов. Несмотря на способность LLM выявлять закономерности и темы в текстовых данных, существует риск упрощения сложных нюансов и упущения контекстуально важных деталей. Критически важным является вопрос о том, способны ли алгоритмы действительно понимать смысл высказываний или же лишь статистически сопоставляют паттерны, что может привести к поверхностным и неточным выводам. Поэтому, несмотря на потенциальную эффективность, результаты, полученные с помощью LLM, требуют тщательной проверки и валидации экспертами в предметной области, чтобы гарантировать их надежность и избежать искажений в интерпретации данных.
Стандартизация и Оценка: Тестовый Набор Данных Dunn и Возможности Copilot
Набор данных Dunn и др. (2020) представляет собой стандартизированный эталон для оценки производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах тематического анализа. Этот набор содержит кодированные отрывки из качественных данных, позволяя исследователям объективно измерять способность LLM идентифицировать и классифицировать темы. Стандартизация обеспечивается четким определением кодов, цитат и соответствующих тем, что позволяет сравнивать результаты, полученные различными LLM и методологиями. Набор данных доступен для общественного использования, способствуя воспроизводимости исследований и развитию автоматизированных методов качественного анализа данных.
Исследование Jowsey et al. (2025b) использовало набор данных Dunn et al. (2020) для эмпирической оценки возможностей Copilot в области качественного анализа, выявив ограничения в интерпретации нюансированных данных. Однако, повторный анализ полученных результатов подтвердил сопоставимость с существующими исследованиями, опровергая первоначальные выводы об ограниченности возможностей LLM. Это демонстрирует потенциал использования больших языковых моделей в качественном анализе при условии применения обоснованной методологии и корректной интерпретации результатов.
В ходе анализа, мы подтвердили наличие всех 273 исходных кодов и цитат, сгенерированных языковой моделью, в исходном наборе данных. Кроме того, идентифицировано 20 цитат, которые в точности соответствуют тем, что были выделены в оригинальном исследовании. Данный факт подтверждает, что модель способна извлекать релевантную информацию из текста и выделять ключевые фрагменты, соответствующие установленным критериям, что является важным показателем ее эффективности в задачах качественного анализа.
Тень Автоматизации: Угроза Утраты Смысла и Картезианская Ловушка
Исследование Джоуси и коллег (2025a) подчеркивает опасность чрезмерной зависимости от больших языковых моделей (LLM) при проведении качественных исследований. Авторы утверждают, что автоматизированный анализ данных, осуществляемый LLM, может упустить ключевую роль человеческой интерпретации и рефлексивности — способности исследователя осознавать и учитывать собственное влияние на процесс исследования и его результаты. Использование LLM без критической оценки и осознанного участия человека рискует упростить сложность качественных данных, нивелировать нюансы контекста и лишить исследование глубины понимания, основанного на субъективном опыте и критическом осмыслении. В конечном итоге, чрезмерная автоматизация может привести к поверхностным выводам и упущению значимых закономерностей, которые требуют человеческого интеллекта и интуиции для их выявления и интерпретации.
Критика применения больших языковых моделей в качественных исследованиях имеет глубокие философские корни, противопоставляя их картезианской парадигме. Последняя, сформировавшаяся под влиянием Рене Декарта, делает акцент на объективном, рациональном анализе, стремясь к разделению субъекта и объекта познания. В отличие от этого, качественные исследования, и особенно их интерпретация, требуют целостного подхода, учитывающего контекст, нюансы и субъективные аспекты опыта. Картезианская методология, с ее стремлением к дедуктивному выводу и математической точности, может упустить из виду сложность человеческого опыта, который часто не поддается однозначной рационализации. Таким образом, использование исключительно алгоритмических методов анализа рискует упростить реальность, игнорируя важные аспекты, которые требуют интерпретации и рефлексии со стороны исследователя.
Строгость и Прозрачность: Стандарты Coreq и Статистическая Валидация
Стандарты Coreq представляют собой структурированный подход к обеспечению прозрачности и строгости в качественных исследованиях. Эти стандарты применимы и при использовании инструментов на основе больших языковых моделей (LLM), поскольку требуют четкой документации методологии, обоснования выбора методов анализа, и подробного описания процесса кодирования и интерпретации данных. Внедрение Coreq позволяет исследователям продемонстрировать надежность и валидность полученных результатов, даже когда в процессе исследования используются автоматизированные инструменты, такие как LLM, для анализа текстовых данных и выявления ключевых тем и закономерностей.
Для повышения достоверности результатов качественного анализа, дополненного использованием больших языковых моделей (LLM), применялась статистическая валидация. В частности, проводилось измерение сходства кодов и цитат, что позволило оценить согласованность LLM-генерированного анализа с исходными данными. В ходе анализа было выявлено значительное сокращение количества первоначальных кодов за счет дедупликации — с 146 до 52 уникальных кодов. Данная процедура не только упростила структуру кодирования, но и способствовала повышению надежности и объективности полученных результатов, подтверждая возможность использования LLM в качественных исследованиях при условии статистической проверки.
В ходе исследования был достигнут 100%-ный охват тематического анализа с использованием LLM-помощи. Важно отметить, что 20 цитат, полученных в результате анализа, сгенерированного LLM, были также обнаружены в оригинальной опубликованной работе. Это подтверждает работоспособность и практическую применимость предложенного подхода к анализу качественных данных, демонстрируя возможность эффективного использования LLM для достижения полного охвата и подтверждения результатов, сопоставимых с традиционными методами.
Статья справедливо смещает фокус дискуссии о применении больших языковых моделей в качественном анализе данных. Вместо бесплодных споров о возможности или невозможности машинного анализа, авторы предлагают эмпирически исследовать, как гибридная система человек-машина может приблизиться к качественному исследованию и каковы её пределы. Это прагматичный подход, который, вероятно, принесет больше пользы, чем абстрактные рассуждения. В этой связи вспоминается высказывание Давида Гильберта: «В математике не существует страха, только труд». Аналогично, и в анализе данных, страх перед машинами должен уступить место кропотливой работе над пониманием их возможностей и ограничений, особенно в контексте такой сложной задачи, как тематический анализ.
Что дальше?
Дискуссия о возможности проведения качественного анализа данных машинами, кажется, зациклилась на вопросе «если». Будто достаточно пройти некий тест Тьюринга для качественного исследования, и тогда все встанет на свои места. Но история подсказывает: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Гораздо интереснее изучить, как гибридная система «человек-машина» может приблизиться к качественной работе, и, главное, где лежат её неизбежные ограничения. Ведь, в конце концов, мы не чиним продакшен — мы просто продлеваем его страдания.
Следующим шагом представляется не поиск идеального алгоритма, а эмпирическое исследование. Необходимо понять, какие аспекты качественного анализа наиболее уязвимы для автоматизации, а какие требуют незыблемого участия исследователя. Особое внимание следует уделить проблеме рефлексивности — ведь машина, в отличие от человека, не осознаёт свою предвзятость. Это «воспоминание о лучших временах» — наивная вера в объективность, которую мы так упорно пытаемся вложить в код.
В конечном итоге, важно помнить: качественный анализ — это не просто выявление тем, это интерпретация, контекстуализация, понимание. И если машина когда-нибудь и научится этому, то, вероятно, она просто научится лучше имитировать человеческую субъективность. И тогда вопрос не в том, что она может, а в том, чего это будет стоить.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04121.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Предсказание успеха: Новый алгоритм для выявления перспективных студентов-программистов
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Таблицы под контролем: новая система для интеллектуального поиска и ответов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
2025-12-05 21:49